graphify 繁體中文指南用 /graphify 技能把程式碼庫轉成可查詢的知識圖譜【免费下载链接】graphifyTurn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/graph/graphifygraphify 是一款 AI 程式碼助手的技能在 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等工具中輸入/graphify它會讀取你的檔案、建立知識圖譜並返回你不知道存在的結構。本文基於倉庫中的繁體中文 READMEdocs/translations/README.zh-TW.md結合 docs/how-it-works.md 的管線說明與graphify/目錄下的實際源碼完整講解其輸出產物、三段式處理管線、邊緣置信度標記、安裝與常用命令幫助你在 30 秒內完成安裝並對任意程式碼庫發起結構化查詢。它解決什麼問題graphify 的核心定位是**「查圖譜」取代「翻檔案」**。它的三個關鍵特性程式碼映射免費且完全本地程式碼經 tree-sitter AST 解析確定性提取不使用 LLM資料不出機器每條邊都有解釋每條連接標記為EXTRACTED源碼中明確存在或INFERRED由 graphify 解析推導可直接讀取與推斷的內容可被區分不是向量索引沒有 embeddings、沒有向量庫是一個真正可以遍歷的圖譜——可以提問、追蹤兩個概念之間的路徑、解釋單個概念。原文檔以 Karpathy 的/raw資料夾場景作為典型應用在那裡放置論文、推文、截圖和筆記graphify 從所有內容中提取概念和關係並連接成單一圖譜——每次查詢比讀取原始檔案少71.5 倍的 token且在會話之間持久存在。它是完全多模態的可以添加程式碼、PDF、Markdown、截圖、圖表、白板照片、其他語言的圖片以及視訊和音訊檔案視訊使用 Whisper 在本地轉錄原文檔提到透過 tree-sitter AST 支援 25 種程式語言倉庫英文主 README.md 的當前版本已將此數量擴充到 37 種 tree-sitter 文法。你會得到什麼產物執行/graphify .後項目根目錄會生成graphify-out/graphify-out/ ├── graph.html 互動式圖譜 — 在任何瀏覽器中開啟 ├── GRAPH_REPORT.md 神級節點、令人驚訝的連接、建議問題 ├── graph.json 持久圖譜 — 幾週後仍可查詢 └── cache/ SHA256 快取 — 重複執行只處理已變更的檔案神級節點God nodes——度數最高的概念所有東西都流經它們令人驚訝的連接——按分數排名跨檔案/模組之間出人意料的連結建議問題——4–5 個圖譜特別適合回答的問題「為什麼」——# NOTE:/# WHY:注釋、文件字串與設計理由被提取為獨立節點連結到它們解釋的代碼Token 基準測試——在混合語料庫上少71.5 倍的 token。graph.json採用 NetworkX 的 node-link 格式。可以通過倉庫中的真實樣例 worked/httpx/graph.json 觀察實際結構每個節點包含id穩定標識符、label人類可讀名稱、file_typecode、document、paper、image、rationale等、source_file與source_location每條邊則包含source/target、動詞短語形式的relation如calls、imports、confidence標記與source_file。運作原理三段式管線graphify 分三個階段工作Pass 1 — 程式碼結構免費無 API 調用tree-sitter 解析程式碼檔案提取類、函數、匯入、調用圖和行內注釋全程本地、無 LLM 參與。純程式碼語料庫會完全跳過 Pass 3。SQL 檔案有確定性的特殊處理表、視圖、外鍵、JOIN 關係Pass 2 — 視訊和音訊本地無 API 調用使用 faster-whisper 在本地轉錄轉錄 prompt 以當前圖譜中的頂級神級節點作為種子使轉錄內容聚焦於你的領域。結果被快取重新執行跳過已處理檔案Pass 3 — 文件、論文、圖片Claude 子代理消耗 tokenClaude 子代理並行處理 markdown、PDF、圖片和轉錄文字每個子代理讀取一批檔案並輸出 JSON 片段節點、邊、群組關係最終合併到單一圖譜。結果使用Leiden 演算法聚類——從源碼 graphify/cluster.py 可以看到其文檔字符串明確說明「Uses Leiden (graspologic) if available, falls back to Louvain (networkx)」即優先調用 graspologic 的 Leiden不可用時降級到 networkx 的 Louvain並返回凝聚力分數。最終匯出為互動式 HTML、可查詢 JSON 和審計報告。SHA256 快取是增量更新的基礎每個已提取檔案以內容雜湊做指紋重複執行完全跳過未變更檔案快取存放在graphify-out/cache/。源碼 graphify/cache.py 中可使用hashlib.sha256確認指紋生成邏輯。並行提取程式碼檔案使用ProcessPoolExecutor並行提取繞過 GIL 實現真多進程文件/論文/圖片批次作為並行 Claude 子代理調度。docs/how-it-works.md 記錄的數據84 個程式碼檔案的並行 AST 提取比順序執行快約 1.66 倍。邊緣置信度標記每個關係都標記為三類之一標記含義EXTRACTED直接發現於源碼例如函數調用、匯入語句置信度恆為 1.0INFERRED合理的推斷帶有confidence_score0.0–1.0AMBIGUOUS不確定——在報告中被標記以供人工復核INFERRED邊使用離散評分尺度見 docs/how-it-works.md0.95— 幾乎確定顯式的跨檔案引用唯一合理目標0.85— 強證據命名 上下文吻合0.75— 合理有上下文但非顯式0.65— 弱僅命名相似性0.55— 投機性在實際圖譜輸出中可以看到這個標記體系的工作樣本例如-- RequestValidationError [uses] [INFERRED]與-- .get() [method] [EXTRACTED]——前者由解析推導後者直接來自源碼。安裝需求Python 3.10 以及一個 AI 程式碼助手Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot CLI、VS Code Copilot Chat、Aider、OpenClaw、Factory Droid、Trae、Hermes、Kiro 或 Google Antigravity 等。uv tool install graphifyy graphify install # 或使用 pipx pipx install graphifyy graphify install # 或 pip pip install graphifyy graphify install官方套件說明PyPI 套件名稱為graphifyy雙 y。其他graphify*套件與官方無關CLI 命令仍是graphify。使用方式/graphify . /graphify ./raw --update /graphify query 什麼將 Attention 與 optimizer 連接起來 /graphify path DigestAuth Response graphify hook install graphify update ./src/graphify .— 對當前目錄建圖/graphify ./raw --update— 只重新提取已變更的檔案/graphify query ...— 用自然語言提問返回作用域子圖譜/graphify path A B— 追蹤兩件事物如何相連最短路徑逐跳輸出graphify hook install— 安裝 post-commit / post-checkout git hooks提交與切換分支時自動重建圖譜純 AST無 API 成本graphify update ./src— 在git pull/ merge 後手動同步圖譜。graphify hook install還會安裝 git merge driver對graph.json自動做 union-merge避免兩個開發者同時提交時出現衝突標記。團隊場景下建議把graphify-out/提交到 git讓每個人都從一份現成的地圖開始。隱私與本地優先程式碼檔案透過 tree-sitter AST 在本地處理沒有任何資料離開你的機器純程式碼語料庫完全離線可跑無需 API key視訊/音訊使用 faster-whisper 在本地轉錄同樣不出機器文件、PDF、圖片發送至你的 AI 助手進行語義提取透過 IDE 會話的模型無頭graphify extract則需要配置對應後端Gemini / Kimi / Claude / OpenAI / DeepSeek / Ollama / Bedrock / claude CLI的 API key 或憑證無遙測、無使用追蹤、無分析。Token 基準測試首次執行會提取並建圖消耗 token此後的每次查詢讀取緊湊圖譜而非原始檔案節省隨語料庫規模複利累積。docs/how-it-works.md 記錄的基準語料庫檔案數縮減倍數Karpathy repos 5 篇論文 4 張圖片5271.5xgraphify 源碼 Transformer 論文45.4xhttpx合成 Python 庫6~1xToken 縮減隨語料庫規模放大6 個檔案本身就放得進上下文窗口圖譜在該規模下的價值是結構清晰度而非壓縮到 52 個檔案時節省快速複利。倉庫中每個worked/資料夾如 worked/httpx/都保留了原始輸入檔案與實際輸出GRAPH_REPORT.md、graph.json可自行重跑驗證。進一步閱讀docs/how-it-works.md — 提取管線、社群檢測、置信度評分與基準測試細節ARCHITECTURE.md — 模組拆解與如何新增一種語言docs/translations/README.zh-TW.md — 本文依據的繁體中文 READMEgraphify/extractors/— 各語言 tree-sitter 提取器的實現目錄tests/fixtures/下有對應的樣例檔案。【免费下载链接】graphifyTurn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/graph/graphify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 graphify 繁體中文指南：用 /graphify 技能把程式碼庫轉成可查詢的知識圖譜
graphify 繁體中文指南用 /graphify 技能把程式碼庫轉成可查詢的知識圖譜【免费下载链接】graphifyTurn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/graph/graphifygraphify 是一款 AI 程式碼助手的技能在 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等工具中輸入/graphify它會讀取你的檔案、建立知識圖譜並返回你不知道存在的結構。本文基於倉庫中的繁體中文 READMEdocs/translations/README.zh-TW.md結合 docs/how-it-works.md 的管線說明與graphify/目錄下的實際源碼完整講解其輸出產物、三段式處理管線、邊緣置信度標記、安裝與常用命令幫助你在 30 秒內完成安裝並對任意程式碼庫發起結構化查詢。它解決什麼問題graphify 的核心定位是**「查圖譜」取代「翻檔案」**。它的三個關鍵特性程式碼映射免費且完全本地程式碼經 tree-sitter AST 解析確定性提取不使用 LLM資料不出機器每條邊都有解釋每條連接標記為EXTRACTED源碼中明確存在或INFERRED由 graphify 解析推導可直接讀取與推斷的內容可被區分不是向量索引沒有 embeddings、沒有向量庫是一個真正可以遍歷的圖譜——可以提問、追蹤兩個概念之間的路徑、解釋單個概念。原文檔以 Karpathy 的/raw資料夾場景作為典型應用在那裡放置論文、推文、截圖和筆記graphify 從所有內容中提取概念和關係並連接成單一圖譜——每次查詢比讀取原始檔案少71.5 倍的 token且在會話之間持久存在。它是完全多模態的可以添加程式碼、PDF、Markdown、截圖、圖表、白板照片、其他語言的圖片以及視訊和音訊檔案視訊使用 Whisper 在本地轉錄原文檔提到透過 tree-sitter AST 支援 25 種程式語言倉庫英文主 README.md 的當前版本已將此數量擴充到 37 種 tree-sitter 文法。你會得到什麼產物執行/graphify .後項目根目錄會生成graphify-out/graphify-out/ ├── graph.html 互動式圖譜 — 在任何瀏覽器中開啟 ├── GRAPH_REPORT.md 神級節點、令人驚訝的連接、建議問題 ├── graph.json 持久圖譜 — 幾週後仍可查詢 └── cache/ SHA256 快取 — 重複執行只處理已變更的檔案神級節點God nodes——度數最高的概念所有東西都流經它們令人驚訝的連接——按分數排名跨檔案/模組之間出人意料的連結建議問題——4–5 個圖譜特別適合回答的問題「為什麼」——# NOTE:/# WHY:注釋、文件字串與設計理由被提取為獨立節點連結到它們解釋的代碼Token 基準測試——在混合語料庫上少71.5 倍的 token。graph.json採用 NetworkX 的 node-link 格式。可以通過倉庫中的真實樣例 worked/httpx/graph.json 觀察實際結構每個節點包含id穩定標識符、label人類可讀名稱、file_typecode、document、paper、image、rationale等、source_file與source_location每條邊則包含source/target、動詞短語形式的relation如calls、imports、confidence標記與source_file。運作原理三段式管線graphify 分三個階段工作Pass 1 — 程式碼結構免費無 API 調用tree-sitter 解析程式碼檔案提取類、函數、匯入、調用圖和行內注釋全程本地、無 LLM 參與。純程式碼語料庫會完全跳過 Pass 3。SQL 檔案有確定性的特殊處理表、視圖、外鍵、JOIN 關係Pass 2 — 視訊和音訊本地無 API 調用使用 faster-whisper 在本地轉錄轉錄 prompt 以當前圖譜中的頂級神級節點作為種子使轉錄內容聚焦於你的領域。結果被快取重新執行跳過已處理檔案Pass 3 — 文件、論文、圖片Claude 子代理消耗 tokenClaude 子代理並行處理 markdown、PDF、圖片和轉錄文字每個子代理讀取一批檔案並輸出 JSON 片段節點、邊、群組關係最終合併到單一圖譜。結果使用Leiden 演算法聚類——從源碼 graphify/cluster.py 可以看到其文檔字符串明確說明「Uses Leiden (graspologic) if available, falls back to Louvain (networkx)」即優先調用 graspologic 的 Leiden不可用時降級到 networkx 的 Louvain並返回凝聚力分數。最終匯出為互動式 HTML、可查詢 JSON 和審計報告。SHA256 快取是增量更新的基礎每個已提取檔案以內容雜湊做指紋重複執行完全跳過未變更檔案快取存放在graphify-out/cache/。源碼 graphify/cache.py 中可使用hashlib.sha256確認指紋生成邏輯。並行提取程式碼檔案使用ProcessPoolExecutor並行提取繞過 GIL 實現真多進程文件/論文/圖片批次作為並行 Claude 子代理調度。docs/how-it-works.md 記錄的數據84 個程式碼檔案的並行 AST 提取比順序執行快約 1.66 倍。邊緣置信度標記每個關係都標記為三類之一標記含義EXTRACTED直接發現於源碼例如函數調用、匯入語句置信度恆為 1.0INFERRED合理的推斷帶有confidence_score0.0–1.0AMBIGUOUS不確定——在報告中被標記以供人工復核INFERRED邊使用離散評分尺度見 docs/how-it-works.md0.95— 幾乎確定顯式的跨檔案引用唯一合理目標0.85— 強證據命名 上下文吻合0.75— 合理有上下文但非顯式0.65— 弱僅命名相似性0.55— 投機性在實際圖譜輸出中可以看到這個標記體系的工作樣本例如-- RequestValidationError [uses] [INFERRED]與-- .get() [method] [EXTRACTED]——前者由解析推導後者直接來自源碼。安裝需求Python 3.10 以及一個 AI 程式碼助手Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot CLI、VS Code Copilot Chat、Aider、OpenClaw、Factory Droid、Trae、Hermes、Kiro 或 Google Antigravity 等。uv tool install graphifyy graphify install # 或使用 pipx pipx install graphifyy graphify install # 或 pip pip install graphifyy graphify install官方套件說明PyPI 套件名稱為graphifyy雙 y。其他graphify*套件與官方無關CLI 命令仍是graphify。使用方式/graphify . /graphify ./raw --update /graphify query 什麼將 Attention 與 optimizer 連接起來 /graphify path DigestAuth Response graphify hook install graphify update ./src/graphify .— 對當前目錄建圖/graphify ./raw --update— 只重新提取已變更的檔案/graphify query ...— 用自然語言提問返回作用域子圖譜/graphify path A B— 追蹤兩件事物如何相連最短路徑逐跳輸出graphify hook install— 安裝 post-commit / post-checkout git hooks提交與切換分支時自動重建圖譜純 AST無 API 成本graphify update ./src— 在git pull/ merge 後手動同步圖譜。graphify hook install還會安裝 git merge driver對graph.json自動做 union-merge避免兩個開發者同時提交時出現衝突標記。團隊場景下建議把graphify-out/提交到 git讓每個人都從一份現成的地圖開始。隱私與本地優先程式碼檔案透過 tree-sitter AST 在本地處理沒有任何資料離開你的機器純程式碼語料庫完全離線可跑無需 API key視訊/音訊使用 faster-whisper 在本地轉錄同樣不出機器文件、PDF、圖片發送至你的 AI 助手進行語義提取透過 IDE 會話的模型無頭graphify extract則需要配置對應後端Gemini / Kimi / Claude / OpenAI / DeepSeek / Ollama / Bedrock / claude CLI的 API key 或憑證無遙測、無使用追蹤、無分析。Token 基準測試首次執行會提取並建圖消耗 token此後的每次查詢讀取緊湊圖譜而非原始檔案節省隨語料庫規模複利累積。docs/how-it-works.md 記錄的基準語料庫檔案數縮減倍數Karpathy repos 5 篇論文 4 張圖片5271.5xgraphify 源碼 Transformer 論文45.4xhttpx合成 Python 庫6~1xToken 縮減隨語料庫規模放大6 個檔案本身就放得進上下文窗口圖譜在該規模下的價值是結構清晰度而非壓縮到 52 個檔案時節省快速複利。倉庫中每個worked/資料夾如 worked/httpx/都保留了原始輸入檔案與實際輸出GRAPH_REPORT.md、graph.json可自行重跑驗證。進一步閱讀docs/how-it-works.md — 提取管線、社群檢測、置信度評分與基準測試細節ARCHITECTURE.md — 模組拆解與如何新增一種語言docs/translations/README.zh-TW.md — 本文依據的繁體中文 READMEgraphify/extractors/— 各語言 tree-sitter 提取器的實現目錄tests/fixtures/下有對應的樣例檔案。【免费下载链接】graphifyTurn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/graph/graphify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考